論文の概要: RL-Based Guidance in Outpatient Hysteroscopy Training: A Feasibility Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14541v1
• Date: Sat, 26 Nov 2022 11:16:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 17:44:53.255210
• Title: RL-Based Guidance in Outpatient Hysteroscopy Training: A Feasibility Study
• Title（参考訳）: 腹腔鏡下手術におけるRL-based Guidanceの検討
• Authors: Vladimir Poliakov and Kenan Niu and Emmanuel Vander Poorten and Dzmitry Tsetserukou
• Abstract要約: 本研究は, 外来内視鏡トレーニングのためのRLをベースとした薬剤である。 近年の進歩により麻酔を伴わない外来での介入が可能となった。 患者に有益であると同時に、患者が快適な状態を維持し、組織損傷を予防するための新たな対策を講ずるために、臨床医に新たな課題がもたらされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.614579113754949
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work presents an RL-based agent for outpatient hysteroscopy training. Hysteroscopy is a gynecological procedure for examination of the uterine cavity. Recent advancements enabled performing this type of intervention in the outpatient setup without anaesthesia. While being beneficial to the patient, this approach introduces new challenges for clinicians, who should take additional measures to maintain the level of patient comfort and prevent tissue damage. Our prior work has presented a platform for hysteroscopic training with the focus on the passage of the cervical canal. With this work, we aim to extend the functionality of the platform by designing a subsystem that autonomously performs the task of the passage of the cervical canal. This feature can later be used as a virtual instructor to provide educational cues for trainees and assess their performance. The developed algorithm is based on the soft actor critic approach to smooth the learning curve of the agent and ensure uniform exploration of the workspace. The designed algorithm was tested against the performance of five clinicians. Overall, the algorithm demonstrated high efficiency and reliability, succeeding in 98% of trials and outperforming the expert group in three out of four measured metrics.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 外来内視鏡トレーニングのためのRLベースの薬剤である。 子宮鏡は子宮腔検査のための婦人科的手技である。 近年の進歩により,麻酔を伴わない外来での介入が可能となった。 患者にとって有益である一方で、このアプローチは患者の快適さの水準を維持し、組織損傷を予防するための追加措置を講じるべき臨床医に新たな課題をもたらす。 これまでの研究は,頸管通過に焦点をあてたヒステロスコープトレーニングのプラットフォームを提示した。 本研究は,頸管通過の作業を自律的に実行するサブシステムを設計することで,プラットフォームの機能を拡張することを目的としている。 この機能は後に仮想インストラクターとして使用して、研修生に教育的ヒントを提供し、パフォーマンスを評価することができる。 開発したアルゴリズムは、エージェントの学習曲線を滑らかにし、ワークスペースの均一な探索を確実にするためのsoft actor criticアプローチに基づいている。 設計したアルゴリズムは、5人の臨床医のパフォーマンスに対してテストされた。 全体として、アルゴリズムは高い効率と信頼性を示し、98%の試験に成功し、4つの測定基準のうち3つで専門家グループを上回った。

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